MINORITIES ARE Underrepresented IN SLE CLINICAL TRIALS: A SYSTEMATIC REVIEW AND META-ANALYSIS
Notice bibliographique
Résumé
PV194 / #729 Poster Topic: AS22 - SLE Heterogeneity Background/Purpose With numerous emerging treatments for systemic lupus erythematosus (SLE), it is crucial that populations in trials reflect the diversity of those affected by SLE. Data from North American and European cohorts show that the of SLE in prevalence of Black populations can be higher than White populations in some locations relative to background population ethnicities. The objectives of this study were to examine the racial composition of clinical trials in SLE from 2014 to 2024, assessing whether these trials accurately represent the diversity of SLE populations. Methods A systematic review of the literature was conducted using EMBASE, PUBMED, Web of Science, and Cochrane CENTRAL from Jan 1, 2014 – May 14, 2024. Randomized trials of pharmaceutical interventions in SLE patients were included. Studies were excluded if they had less than 50 participants, were not in English, did not report on race/ethnicity. Revman 5.4 and SPSS were used for statistical analysis. Results 2505 studies were identified, 63 were included. The pooled proportion of women was 91%. Caucasians represented 61% of those included in trials compared to only 14% of Blacks, 37% of Hispanics and Asians only 14%. Indigenous patients represented 8% whereas none were Pacific Islanders. There was a paucity of information on educational status, income, employment, urban/rural address, or marital status. Conclusions Standardized reporting of SES surrogates should occur (ie, education, household income). Minorities seem underrepresented in RCTs. Greater effort is needed to ensure that SLE research trials are generalizable to patients and equitable with respect to patient diversity.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
Prédiction machine sur la base complète
Imitation des enseignantsNi prévalence calibrée, ni vérité terrain. Validation humaine à venir. Le volet Gemma est une étiquette directe du modèle pour chaque travail de la base, lue sur la notice réduite au titre. Le volet Codex est un classifieur appris des 10 348 étiquettes directes de Codex et calibré sur les taux pondérés de l'échantillon; les champs sans appui suffisant ne portent aucun appel Codex. Le mode candidate est l'union des deux volets; le consensus est leur intersection. Ces sorties portent le statut machine_predicted_unvalidated et ne sont pas des étiquettes humaines.
Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,052 | 0,137 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,002 | 0,002 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,019 | 0,030 |
| Bibliométrie | 0,009 | 0,010 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,001 |
| Communication savante | 0,005 | 0,004 |
| Science ouverte | 0,003 | 0,003 |
| Intégrité de la recherche | 0,003 | 0,002 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,004 | 0,000 |
Scores machine (provisoires)
Les deux têtes enseignantes du modèle étudiant, lues sur ce travail. Un score ordonne la base pour la relecture; il n'affirme jamais une catégorie, et le statut de validation accompagne chaque rangée tel quel.
Scores de référence d'un modèle non mature (critères de maturité non atteints, 7 itérations). Un score ordonne; il n'affirme jamais une catégorie.
score_only:v0-immature-baseline · tel quel depuis la passe de notation : score_only signifie que le nombre peut ordonner les travaux, et qu'aucune étiquette de catégorie n'en découleClassification
machine, non validéePrédiction automatique; un appel candidat d’une seule source (Gemma direct ou Codex distillé), pas un consensus.
Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».